2024暑期iHUB·北京：金融工程專題：衍生品定價與高頻交易算法 隨機模型和數(shù)值模擬在量化交易策略制定與風險管理中的應用

專業(yè)：金融

項目類型：海外導師線下項目

開始時間：2024年07月20日

是否可加論文：是

項目周期：1周在線科研+14天面授科研+5周在線論文指導

語言：英文

有無剩余名額：名額充足

建議學生年級：大學生 高中生

是否必需面試：否

適合專業(yè)：計算機科學金融工程機器學習數(shù)據(jù)科學量化金融金融科技量化投資金融風險

地點：北京愛迪學校

建議選修：Python編程與數(shù)據(jù)處理

建議具備的基礎：金融工程、量化金融、金融科技、數(shù)據(jù)科學、計算機科學、人工智能、機器學習等專業(yè)或希望修讀相關專業(yè)的學生； 學生需要具備數(shù)學基礎和python編程基礎；

產(chǎn)出：1周在線科研+14天面授科研+5周在線論文指導 項目報告 優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（可用于申請） 結(jié)業(yè)證書 成績單

項目背景：計算金融是將計算機科學和金融學原理相結(jié)合，利用計算機技術(shù)和數(shù)值方法來解決金融問題的學科領域，結(jié)合了包括計算機科學、數(shù)學、數(shù)據(jù)科學、金融和經(jīng)濟學等多個學科。通過開發(fā)和應用計算機模型、算法和工具，分析金融市場、衍生品定價、風險管理、投資組合優(yōu)化和金融決策等方面的問題。

項目介紹：金融機構(gòu)使用的數(shù)學模型和技術(shù)隨著時間的推移而變化。這些模型和算法試圖捕捉股票、利率和外匯市場的動態(tài)。隨機過程和隨機微分方程通常用于捕捉金融市場的隨機性，所得到的數(shù)學模型很少有封閉形式的解，并且需要數(shù)值算法來求解高維和復雜的方程。項目中，導師將逐漸增加模型和示例的復雜性，使學生了解衍生品定價的主要方法，高頻交易算法和使用的各種隨機模型，數(shù)值技術(shù)，金融產(chǎn)品，風險管理方法和定量交易技術(shù)。本項目將為學生進入量化金融領域提供堅實的基礎。學生將在項目結(jié)束時，提交項目研究報告，進行成果展示。

Computer simulation is often used in financial stochastic models to solve financial problems by combining computer technology and mathematical methods. Capture the dynamics of the stock, interest rate and forex markets by models and algorithms. Stochastic processes and stochastic differential equations are commonly used to capture the randomness of financial markets, and the resulting mathematical models rarely have closed form solutions and require numerical algorithms to solve high and complex equations. In the project, the instructor will gradually increase the complexity of the models and examples, enabling students to understand the main methods of derivatives pricing, high-frequency trading algorithms and various stochastic models used, numerical techniques, financial products, risk management methods and quantitative trading techniques. This program will provide students with a solid foundation to enter the field of quantitative finance. At the end of the project, the students will submit the project research report and present the results.

項目大綱：隨機(Ito)微積分和金融應用Stochastic (Ito) Calculus and financial Simulation of Stochastic Differential Equations 隨機微分方程模擬 Derivative Pricing: Black Scholes model 算法和高頻交易：隨機最優(yōu)控制及應用 Algorithmic and High-Frequency Trading. Stochastic optimal control and applications 量化交易和投資組合管理的模型和方法 Models and methods for quantitative trading and portfolio management 學術(shù)研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I 學術(shù)研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出 Final Project Preparation Session II 項目成果展示 Final Presentation 論文指導 Project deliverables tutoring